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传统的聚类分析方法一般都没有考虑大容量数据集合的问题，而数据挖掘技术的研究重点之一就是如何从海量数据中高效率地获取知识。结合基于分类方法的K—means中心点算法以及基于层次方法的BIRCH增量算法提出核心树（Core—Tree）的思想来弥补两个算法的缺点，使用中心点的思想来表示BIRCH算法中汇总信息，利用类核心的思想来提高确定中心点的效率。因此，提出一种聚类算法，主要集中在如何提高大型数据集合的聚类效率、如何处理具有各种特征的数据集合。